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title: "Grüne BVV Wahlergebnisse"
author: "Jakob Schumacher"
date: "6. April 2021"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    storyboard: true
    source: embed
    theme: readable
---

```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard) # Presentation
library(tidyverse) # Tidying data
library(dygraphs) # Graphpackage
library(readxl) # Reading excelfiles
library(xts) # For converting a data.frame into a time object
library(plotly) # animated ggplots
library(sf) # Reading shapefiles

# Einlesen der Datenquellen, diese wurden von hier: https://www.wahlen-berlin.de/Historie/hist_Wahlen.asp heruntergeladen und nach der jeweiligen Jahreszahl benannt (z.B. 2001.xlsx). Das Skript nimmt an, dass diese Excel-Dateien im selben Ordner wie das Markdown-Dokument liegen. Es werden alle Excel-Tabellen im Ordner eingelesen, bei denen ein "BVV" Tabellenblatt enthalten ist. 

# if(!file.exists("data/2016.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_EE_WB_AH2016.xlsx", "data/2016.xlsx")}
if(!file.exists("data/2011.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_AB2011.xlsx", "data/2011.xlsx")}
if(!file.exists("data/2006.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_AB2006.xlsx", "data/2006.xlsx")}
if(!file.exists("data/2001.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_AB2001.xlsx", "data/2001.xlsx")}
if(!file.exists("data/1999.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_AB1999.xlsx", "data/1999.xlsx")}
if(!file.exists("data/1995.xlsx")){download.file("https://www.statistik-berlin-brandenburg.de/publikationen/Dowmies/DL_BE_AB1995.xlsx", "data/1995.xlsx")}
   
excelfiles <- list.files(path = "data", pattern=".xlsx")
for (i in 1:length(excelfiles)){
  jahr <- str_split(excelfiles[i], "\\.")[[1]][1] # Herausfiltern des Namens
  data <- readxl::read_xlsx(paste0("data/", excelfiles[i]), sheet="BVV") %>% 
    janitor::clean_names() # Die Namen der Variablen werden gesäubert
  startnumber <- match("gultige_stimmen", names(data)) + 1 # Finde die erste Partei in den Variablennamen
  data <- data %>%
    select(-starts_with("EB")) %>% # Alle Einzelbewerber werden herausgefiltert
    pivot_longer(all_of(startnumber):last_col(), names_to="Parteien", values_to="Stimmen") %>% # Pivot des Datensatzes mit Tidyr
    mutate(year = as.Date(paste0("01-01-", all_of(jahr)), format = "%d-%m-%Y")) 
  assign(paste0("data_bvv_", jahr), data) 
}

# Säubern des Datensatzes 1992
data_bvv_1992 <- data_bvv_1992 %>% 
  mutate(wahlberechtigte_a1 = NA) %>% 
  mutate(wahlberechtigte_a2 = NA) %>% 
  mutate(wahlberechtigte_a3 = NA) %>% 
  mutate(wahler_b1 = NA) %>% 
  mutate(bundestagswahlkreis = NA) %>% 
  mutate(newbezirksname = bezirksname) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hellersdorf"|bezirksname == "Marzahn", "Marzahn-Hellersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Friedrichshain"|bezirksname == "Kreuzberg", "Friedrichshain-Kreuzberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Charlottenburg"|bezirksname == "Wilmersdorf", "Charlottenburg-Wilmersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Köpenick"|bezirksname == "Treptow", "Treptow-Köpenick", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Steglitz"|bezirksname == "Zehlendorf", "Steglitz-Zehlendorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Schöneberg"|bezirksname == "Tempelhof", "Tempelhof-Schöneberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hohenschönhausen", "Lichtenberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Weißensee"|bezirksname == "Prenzlauer Berg", "Pankow", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Tiergarten"|bezirksname == "Wedding", "Mitte", newbezirksname)) %>% 
  mutate(bezirksname = newbezirksname) %>% 
  select(-newbezirksname)

# Säubern des Datensatzes 1995
data_bvv_1995 <- data_bvv_1995 %>% 
  mutate(wahler_b1 = NA) %>% 
  mutate(newbezirksname = bezirksname) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hellersdorf"|bezirksname == "Marzahn", "Marzahn-Hellersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Friedrichshain"|bezirksname == "Kreuzberg", "Friedrichshain-Kreuzberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Charlottenburg"|bezirksname == "Wilmersdorf", "Charlottenburg-Wilmersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Köpenick"|bezirksname == "Treptow", "Treptow-Köpenick", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Steglitz"|bezirksname == "Zehlendorf", "Steglitz-Zehlendorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Schöneberg"|bezirksname == "Tempelhof", "Tempelhof-Schöneberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hohenschönhausen", "Lichtenberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Weißensee"|bezirksname == "Prenzlauer Berg", "Pankow", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Tiergarten"|bezirksname == "Wedding", "Mitte", newbezirksname)) %>% 
  mutate(bezirksname = newbezirksname) %>% 
  select(-newbezirksname)

# Säubern des Datensatzes 1999
data_bvv_1999 <- data_bvv_1999 %>% 
  mutate(newbezirksname = bezirksname) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hellersdorf"|bezirksname == "Marzahn", "Marzahn-Hellersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Friedrichshain"|bezirksname == "Kreuzberg", "Friedrichshain-Kreuzberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Charlottenburg"|bezirksname == "Wilmersdorf", "Charlottenburg-Wilmersdorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Köpenick"|bezirksname == "Treptow", "Treptow-Köpenick", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Steglitz"|bezirksname == "Zehlendorf", "Steglitz-Zehlendorf", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Schöneberg"|bezirksname == "Tempelhof", "Tempelhof-Schöneberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Hohenschönhausen", "Lichtenberg", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Weißensee"|bezirksname == "Prenzlauer Berg", "Pankow", newbezirksname)) %>% 
  mutate(newbezirksname = ifelse(bezirksname == "Tiergarten"|bezirksname == "Wedding", "Mitte", newbezirksname)) %>% 
  mutate(bezirksname = newbezirksname) %>% 
  select(-newbezirksname)

# Säubern des Datensatzes 2016
data_bvv_2016 <- data_bvv_2016 %>% 
  rename(ost_west = berlin_ost_west) %>% 
  rename(bundestagswahlkreis = bundestags_wahlkreis) %>% 
  rename(abgeordnetenhauswahlkreis = abgeordneten_hauswahlkreis) %>% 
  select(-adresse) %>% 
  mutate(abgeordnetenhauswahlkreis = paste0("0",str_sub(wahlbezirk, 1,1)))

# Zusammenfassung der Datensätze
df_complete<- rbind(data_bvv_1992, data_bvv_1995, data_bvv_1999, data_bvv_2001, data_bvv_2006, data_bvv_2011, data_bvv_2016)
# rm(data_bvv_1992, data_bvv_1995, data_bvv_1999, data_bvv_2001, data_bvv_2006, data_bvv_2011, data_bvv_2016, startnumber, jahr, i, excelfiles, data)

```

### Grüne BVV-Wahlergebnisse pro Bezirk (absolut)
```{r, "Berlin_absolut"}
df_complete %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% # Hier erfolgt die Filterung nach der Partei "Die Grünen"
  group_by(year, bezirksname) %>% 
  summarise(anzahl = sum(Stimmen), .groups = 'drop') %>% # Hier erfolgt die Berechnung in diesem Fall das simple zusammenzählen
  pivot_wider(names_from = bezirksname, values_from = anzahl) -> # xts braucht einen "breiten" Datensatz
  df 

dfts <- xts::xts(x = df, order.by = df$year) # Umwandlung in einen xts-Datensatz, der für Dygraph gebraucht wird
dfts$year <- NULL # Die Variable "Year" wird entfernt

# Hierdurch wird die Grafik erstellt
dygraph(dfts, main = "Grüne BVV-Wahlergebnisse pro Bezirk (absolut)") %>% 
  dyAxis("y", "Grüne Stimmen") %>% # Beschriftung der Y-Achse
  dyOptions(axisLineWidth = 1.5, drawGrid = FALSE) %>% 
  dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) -> 
  d1 

# Zur Darstellung der Legende der gehooverten Variable sind diese Zeilen notwendig
d1$x$css = "
.dygraph-legend > span {display:none;}
.dygraph-legend > span.highlight { display: inline; }
"
d1 # Anzeige des Graphen
```

### Grüne BVV-Wahlergebnisse pro Bezirk (in Prozent)

```{r, "Berlin_relativ"}
# Kommentare siehe obigen chunk
df_complete %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% 
  group_by(year, bezirksname) %>% 
  summarise(anzahl = 100*sum(Stimmen)/sum(gultige_stimmen), .groups = 'drop') %>% 
  pivot_wider(names_from = bezirksname, values_from = anzahl) ->
  df
dfts <- xts::xts(x = df, order.by = df$year) 
dfts$year <- NULL
dygraph(dfts, main = "Grüne BVV-Wahlergebnisse pro Bezirk (in Prozent)") %>% 
  dyAxis("y", "Grüne Stimmen in % aller gültigen Stimmen") %>% 
  dyOptions(axisLineWidth = 1.5, drawGrid = FALSE) %>% 
  dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) -> d1
d1$x$css = "
.dygraph-legend > span {display:none;}
.dygraph-legend > span.highlight { display: inline; }
"
d1
```

### Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Abgeordnetenhauswahlkreis (absolut)
```{r, "Pankow_absolut"}
# Kommentare siehe obigen chunk
df <- df_complete %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% 
  filter(bezirksname == "Pankow") %>% 
  filter(year > as.Date("01-01-2005", format="%d-%m-%Y"),) %>% 
  group_by(year, abgeordnetenhauswahlkreis) %>% 
  summarise(anzahl = sum(Stimmen), .groups = 'drop') %>% 
  pivot_wider(names_from = abgeordnetenhauswahlkreis, values_from = anzahl)
dfts <- xts::xts(x = df, order.by = df$year) 
dfts$year <- NULL
dygraph(dfts, main = "Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Abgeordnetenhauswahlkreis (absolut)") %>% 
  dyAxis("y", "Grüne Stimmen") %>% 
  dyOptions(axisLineWidth = 1.5, drawGrid = FALSE) %>% 
  dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) -> d1
d1$x$css = "
.dygraph-legend > span {display:none;}
.dygraph-legend > span.highlight { display: inline; }
"
d1
```


### Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Abgeordnetenhauswahlkreis (in Prozent)
```{r, "Pankow relativ"}
# Kommentare siehe obigen chunk
df <- df_complete %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% 
  filter(bezirksname == "Pankow") %>% 
  filter(year > as.Date("01-01-2005", format="%d-%m-%Y")) %>% 
  group_by(year, abgeordnetenhauswahlkreis) %>% 
  summarise(anzahl = 100*sum(Stimmen)/sum(gultige_stimmen), .groups = 'drop') %>% 
  pivot_wider(names_from = abgeordnetenhauswahlkreis, values_from = anzahl)
dfts <- xts::xts(x = df, order.by = df$year) 
dfts$year <- NULL
dygraph(dfts, main = "Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Abgeordnetenhauswahlkreis (in Prozent)") %>% 
  dyAxis("y", "Grüne Stimmen in % aller gültigen Stimmen") %>% 
  dyOptions(axisLineWidth = 1.5, drawGrid = FALSE) %>% 
  dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) -> d1
d1$x$css = "
.dygraph-legend > span {display:none;}
.dygraph-legend > span.highlight { display: inline; }
"
d1
```



### Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Wahlbezirk und Abgeordnetenhauswahlkreis (in Prozent)
```{r, "Pankow wahlbezirk relativ"}
# Kommentare siehe obigen chunk

df <- df_complete %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% 
  filter(bezirksname == "Pankow") %>% 
  filter(year > as.Date("01-01-2010", format="%d-%m-%Y")) %>% 
  group_by(year, wahlbezirk, abgeordnetenhauswahlkreis) %>% 
  summarise(anzahl = 100*sum(Stimmen)/sum(gultige_stimmen), .groups = 'drop') 

# ggplotly(ggplot(df %>% filter(abgeordnetenhauswahlkreis == "03"), aes(year, anzahl), tooltip="wahlbezirk") + geom_line(aes(color = wahlbezirk)))

ggplotly(ggplot(df, aes(year, anzahl)) + 
           geom_line(aes(color = wahlbezirk)) + 
           facet_wrap(vars(abgeordnetenhauswahlkreis)) + 
           theme(legend.position = "bottom") +
           theme_classic() +
           labs( y = "Prozent", x = "", title = "Pankower Grüne BVV-Wahlergebnisse nach Wahlbezirk und Abgeordnetenhauswahlkreis (Den Wahlbezirk herausfinden? Auf der linken oder rechten Seite jeder Grafik mit der Maus über die Linien fahren)" )
)

                                                                                 



```

### Karte der Wahlbezirke in Pankow


```{r, Karte, message=FALSE}
percentagedata <- data_bvv_2016 %>% 
  filter(Parteien == "grune") %>% 
  group_by(wahlbezirk) %>% 
  summarise(Prozent_2016 = round(100*sum(Stimmen)/sum(gultige_stimmen),1), .groups = 'drop') %>% 
  rename(UWB = wahlbezirk)

# Read Shapefile
wahlkreise <- st_read("geo/UWB.shp", quiet = TRUE) %>% filter(BEZ == "03") %>% left_join(percentagedata) %>% rename(Wahlbezirk = UWB)
  
ggplotly(
ggplot(wahlkreise) +
  geom_sf(aes(color = Wahlbezirk, fill = Prozent_2016)) +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_fill_continuous(name = "", low = "#ccffcc", high = "darkgreen") +
  scale_color_discrete("black")
)
```


### Erläuterungen

#### Ziel
Diese Darstellung dient dem Aufdecken von Trends bei den Wahlergebnissen der Pankower Grünen. Die angezeigten Graphen sind prinzipiell erweiterbar um andere Wahlergebnisse z.B. der Wahlen zu Abgeordnetenhaus. 

#### Darstellung
Wahlergebnisse der Partei "Die Grünen" in den Wahlen zur Bezirksverordnetenversammlung zwischen 1995 und 2016 in Berlin. Die Darstellung erfolgt in absoluten und in relativen Zahlen (in %). 

#### Datenquelle
Alle Daten entstammen dem Landesamt für Statistik Berlin-Brandenburg. Die Daten wurden im März 2021 von der Seite [wahlen-berlin.de](https://www.wahlen-berlin.de/Historie/hist_Wahlen.asp) heruntergeladen

#### Karten
Die Kartendateien (Shape-Files) sind von der Seite [Open-Data Berlin](https://daten.berlin.de/datensaetze/geometrien-der-wahlbezirke-f%C3%BCr-die-wahl-zum-abgeordnetenhaus-von-berlin-und-zu-den-0) 

#### Methoden
Die Daten wurden verarbeitet mit R. Die Darstellung erfolgt durch ein [Flexdashboard](https://rmarkdown.rstudio.com/flexdashboard/index.html). Die Zahlen wurden nach bestem Wissen und Gewissen geprüft - Fehler sind aber selbstverständlich möglich. Die genaue Berechnung ist aus dem Source-Code zu entnehmen (oben rechts).

#### Limitationen
Am problematischsten ist die Darstellung der Wahlbezirke und der Abgeordnetenwahlkreise innerhalb Pankows. Den frei verfügbaren Informationen im Netz ist die Änderung der Wahlkreise nicht exakt und maschinenlesbar zu entnehmen. Deswegen erfolgt hier nur die Darstellung der letzten zwei Wahlen.